直接報(bào)錯(cuò)got an unexpected keyword argument 'is_staff'
Django自定義user表首先我們要定義一個(gè) User表來(lái)替換 Django自帶的 User表 需要注意的是我們自定義的表的表名必須是 auth_user ，而且必須有屬性 is_active , i...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：湖南
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用戶注冊(cè)的頁(yè)面表單應(yīng)該怎么寫(xiě)呢涡戳，那個(gè)choice選項(xiàng)對(duì)應(yīng)表單的什么屬性
Django自定義user表
首先我們要定義一個(gè) User表來(lái)替換 Django自帶的 User表 需要注意的是我們自定義的表的表名必須是 auth_user 层坠，而且必須有屬性 is_active , i...
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if (sum1 >= sum2) return is1;
else return !is1;
這里的返回值不太明白，邏輯是什么Predict the Winner
題目地址：https://leetcode.com/problems/predict-the-winner/?tab=Description題意大概是兩個(gè)人抡锈，每次分別從首或尾...
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Python3簡(jiǎn)單使用xmlrpc實(shí)現(xiàn)RPC
目錄 RPC xmlrpc庫(kù) 簡(jiǎn)單的服務(wù)器端 簡(jiǎn)單的客戶端 多線程訪問(wèn) 文件上傳&下載 RPC 先說(shuō)說(shuō)什么是RPC，RPC（Remote Procedure Call）——遠(yuǎn)...
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coin change 2解題報(bào)告
Description: You are given coins of different denominations and a total amount of money...
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協(xié)同過(guò)濾原理及實(shí)現(xiàn)(Collaborative Filtering)
原項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/tree/master/recommend 概述 協(xié)同過(guò)濾(Collabor...
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高斯混合模型原理及實(shí)現(xiàn)(Gaussian Mixture Models)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/mixture/GaussianMixture.ipy...
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矩陣分解算法原理及實(shí)現(xiàn)(Matrix Factorization)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner原博客：https://daya-jin.github.io/2019/01/0...
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模型評(píng)估與選擇(Model Assessment and Selection)原博客：https://daya-jin.github.io/2018/12/11/Model_Assessment_and_Selection/ 模型評(píng)估與選擇 Bias ...
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關(guān)聯(lián)規(guī)則原理及實(shí)現(xiàn)(Association Rules)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/rule/Apriori.ipynb原博客：https...
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線性判別分析原理及實(shí)現(xiàn)(Linear Discriminant Analysis)項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/discriminant_analysis/Linea...
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序列最小優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)(Sequential Minimal Optimization)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/svm/SMO.ipynb原博客：https://da...
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支持向量機(jī)原理(Support Vector Machine)
原博客：https://daya-jin.github.io/2018/10/17/SupportVectorMachine/ 模型概述 首先回顧一下Logistic Reg...
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正則化原理(Regularization)
原博客：https://daya-jin.github.io/2018/10/09/Regularization/ 正則化 傳統(tǒng)學(xué)習(xí)模型的一般目標(biāo)函數(shù)為： 后面的那一項(xiàng)即正則...
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集成學(xué)習(xí)原理(Ensemble Learning)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner原博客：https://daya-jin.github.io/2018/08/1...
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決策樹(shù)原理及實(shí)現(xiàn)(Decision Tree)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner原博客：https://daya-jin.github.io/tag/#tree...
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DBSCAN原理及實(shí)現(xiàn)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/cluster/DBSCAN.ipynb原博客：htt...
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極限梯度提升樹(shù)原理(XGBoost)
原博客：https://daya-jin.github.io/2018/12/01/XGBoost/ XGBoost 模型 K個(gè)集成樹(shù)模型的輸出為（加法模型，每次boost只...
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K均值原理及實(shí)現(xiàn)(K-Means)項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/cluster/KMeans.ipynb原博客：htt...
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K近鄰原理及實(shí)現(xiàn)(K-Nearest-Neighbor)
項(xiàng)目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/neighbors/KNN.ipynb原博客：http...